动态识别系统技术原理介绍
技术原理：
通过计算机视觉算法，对所拍摄的动态视频信号进行图像分析，利用目前的人工智能算法对目标物体进行检测和分析，以检测和提取要分析的特征区域，并利用相关算法进行自动识别。
在车牌识别中，利用了神经元网络和信息合成技术，并通过对目标信息进行语意分析以提高识别的准确率。通过视频分析信号触发、图像、识别算法(包括车牌定位
福州车牌识别
动态识别系统技术原理介绍
技术原理：
通过计算机视觉算法，对所拍摄的动态视频信号进行图像分析，利用目前的人工智能算法对目标物体进行检测和分析，以检测和提取要分析的特征区域，并利用相关算法进行自动识别。
在车牌识别中，利用了神经元网络和信息合成技术，并通过对目标信息进行语意分析以提高识别的准确率。通过视频分析信号触发、图像、识别算法(包括车牌定位、字符切分、字符识别)，可将车牌的各种特征元素识别成数字信息。
系统通过对各种车型的特征进行学习，以达到对相关特征的智能识别。车型特征包括车辆的标志、名称(文字、型号)、车辆外观特征(如外观尺寸、颜色、车头散热片形状等)等等。
帧差法
帧间差分法又称图像序列差分法.当监控场景中出现运动物体时，帧与帧之间会出现较为明显的差别，两帧相减，得到两帧图像对应像素点亮度值差的，通过判断它是否大干阀值来分析视频或图像序列的运动特性，确定图像序列中有无物体运动，图
像序列逐帧地差分，相当于对图像序列进行了时域上的高通滤波。
帧差法的优点是计算简单且不易受环境光线变化的影响，但它不能检测静止车辆，且处理效果与图像采样频率以及被检测车辆的车速有关·如果视频检测嚣采样频率过小，而车速较快，可能会造成误分割：反之如果采样频率过大且车速较慢，又会造成过度覆盖，情况下运动物体可能完全重叠，类似于静止车辆，从而导致无法分割出运动物体。
可靠的背景图像是背景差法能否成功提取目标区域的关键.背景图像可由人工拍摄一幅没有车辆的图像来得到，也可以通过序列图像的平均来得到，显然，建筑物阴影、浮云或光照的变化都会造成背景环境明显的变化.由于这些环境变化因素，作为参照物的背景需要定时更新·目前有多种背景更新方法，常用的方法是多帧平均( FrameAvmging)法和选择更新(Selective Updating)法。
其中图像处理模块主要包括六个部分：预处理、车牌定位、倾斜校正、字符分割、字符识别。其中，车牌定位、字符分割、字符识别是车牌识别的关键技术。流程图如下：
图像预处理是指对到的图像进行二值化、边缘检测、去除噪声、图像灰度化等操作。经过预处理的车牌图像增能够强目标图像，提高目标和背景图像的对比度，方便车牌识别的后续工作。
车牌定位是从一幅拍摄到的图片中定位出车牌的位置，并从图片中提取出车牌图像。车牌定位正确与否直接影响到字符分割和识别的工作，是所有关键技术中的步。
倾斜校正是指检测车牌图像的倾斜角度，并校正车牌图像。倾斜的车牌图像会导致车牌中的字符倾斜，直接影响到车牌字符的分割和识别，因此必须对倾斜的车牌图像进行校正。
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